在模型部署实践中，INT8量化是平衡精度与速度的关键技术。本文通过对比不同量化策略，在相同硬件环境下测试推理性能。
实验设置 使用PyTorch 2.0 + TensorRT 8.6进行量化，模型为ResNet50，数据集为ImageNet。采用TensorRT的默认INT8校准方法，校准集选取1000张图像。
量化策略对比
- 静态量化（Static）：使用TensorRT的calibration功能，通过校准集获得激活值分布
- 动态量化（Dynamic）：仅对权重进行INT8量化，保持激活为FP32
- 混合量化（Hybrid）：权重量化为INT8，激活值使用INT8但不进行校准
性能测试 在NVIDIA A10 GPU上测试，推理时间如下：
- FP32：125ms
- 静态量化INT8：35ms（加速3.6倍）
- 动态量化INT8：42ms（加速2.9倍）
- 混合量化INT8：38ms（加速3.3倍）
精度保持 通过top-1准确率评估，静态量化INT8精度损失仅0.8%，而动态量化精度下降1.2%。建议在精度要求较高的场景优先使用静态量化。
优化建议 可通过调整校准集大小（500~2000图像）和迭代次数（100~1000次）进一步优化INT8精度，建议先用小规模校准集快速收敛，再进行精细调优。
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